最新RDC分布模型学习资料.ppt

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1、案例背景——W公司的问题W公司生产的工厂分别分布在深圳、重庆、咸阳、牡丹江四个城市，各工厂的生产线各有侧重。该公司在全国共有36个仓库，这些仓库的分布比较分散，面积大小也相差很大。仓库的货物补给均由四大工厂提供，各仓库的补货，完全通过各地销售公司根据市场预测来向各大工厂要货，仓库的出货对象主要是大型经销商。案例背景——W公司的问题W公司的经销商遍及全国各地。随着销售市场的扩张，客户群的所在地分散，W公司原有的一对多的批发型销售模式，已经让该公司因为时效性等原因，丧失了很多的销售量和客户。因不能对市场

2、需求做出及时的反应，长距离的预订式物流模式满足不了终端客户的需求，所以非常有必要对现有的物流模式进行改变。W公司设立RDC要求1．可以满足终端客户的BtoC单台送货要求，同时有能力满足各级经销商2-3方的零散订单配送；2．降低工厂直发经销商的比率；3．RDC的辐射半径在600公里左右；4．车辆行驶时间不超过8小时；5．RDC设立大小按照区域销售量2000万、4000万、4000万以上分别设立。6.通过仓库整合降低管理成本、运输成本和缺货损失方案一：定性选择该公司在全国有4大工厂和36个仓库，而且主要

3、集中在山东、广东、广西、福建等几个省份.放大如下：假设每台为5000元RMB，一年销售按12个月计算，通过数据处理得各个省市具体地方的销售额。（表27《经销商分布表》）（海口市的销售额计入茂名分公司）计算每个地方的销售额，2000万以下用绿色表示，2000到4000万用橘黄色表示，4000万以上用红色表示从以上的数据和图示来看，大的销售地区集中在主要的几个省份，另外，从全国的销售状况来看，山东省和其他的省份距离比较远，所以山东地区的销售和RDC建立要单独考虑，而其他的几个省份则要打破地域限制，充分发

4、挥RDC的能力，从而实现物流的最优化。RDC的选址问题由于大部分的销售额主要在地级市附近，所以说候选的RDC也位于地级市，但是在这几个省份有很多的地级市，选择起来比较困难，从经验中我们知道，一般的仓库和RDC的位置主要选择在销售额特别大的地方，这样就可以进一步的缩小范围，RDC本身是为周边附近地区服务，根据前面的内容，我们需要将全国的销售区域分开独立进行设计，经过决定，在山东，两广地区和福建分别设立RDC。放大如下：山东省RDC选址要求：RDC辐射范围在600公里左右，运输车辆行驶不超过8小时从山东

5、的产品销售分布来看，主要集中在济南和青岛两个地方从运输情况来看，500公里/24小时，8小时大约为170公里，从山东省的情况来看，济南周边都基本满足条件，但是青岛烟台威海和潍坊市等几个城市销售额也很大，但是通过测距，车辆运输明显要超过8小时在山东建立2个RDC，一个位于省会济南市上方的位置，另一个选址在青岛市上方的位置，从来能保证辐射范围广，同时又满足需求。福建地区选址从销售额上来看，泉州市为13200万，规模巨大，故选址在该区域附近，由于要满足要求，经过测距得出，辐射600公里和8小时运输限制可以

6、满足，建立的地点选在福州市附近的永春县左右。从图示中可以看到，南昌市的销售额为2千万，但是距离无论是福建还是两广地区都比较远，RDC辐射不到，但是该地区已经有仓库，可以通过保有库存来满足需求，而没必要再建立区域分发中心。两广地区RDC选址两广地区城市密集，销售额巨大，地方选择比较困难，为了简化计算缩小范围，由于分公司在深圳、广州、茂名、中山，主要产品从这几个地方发出，于是在这4个地方中选择一个建立RDC。运用层次分析法，主要考虑因素为成本、同行业竞争程度、物流水平发展水平。通过加权如下：相乘得：中山

7、和茂名的一样高，故在中山或者茂名建RDC中心。方案二：定量选择RDC覆盖模型RDC集合覆盖模型RDC最大覆盖模型RDC个数-中值模型应建立的RDC合理数目各个RDC的具体位置各个RDC所覆盖的区域范围对于需求已知的一些需求点，如何确定一组服务设施（RDC）来满足这些需求点的需求。为解决该问题，本文建立RDC覆盖模型来确定服务设施（RDC）的最小数量和合适位置。本模型包括RDC集合覆盖模型和RDC最大覆盖模型两部分，符号说明如下：1RDC覆盖模型变量解释1.1RDC集合覆盖模型RDC集合覆盖模型是指已

8、知若干个需求点（供应商）的位置和需求量，从一组候选的地点中选择若干个位置作为物流设施网点（RDC），在满足各需求点服务需求的条件下，使所投建的RDC数目最小。RDC集合覆盖模型图如下：RDC集合覆盖模型图1.1RDC集合覆盖模型RDC集合覆盖模型如下：模型解释如下：第1式：最小化RDC的数目第2式：保证每个需求点的需求得到完全的满足第3式：对每个提供服务的服务网点的服务能力的限制第4式：保证每一个地方最多只能投建一个RDC第5式：允许一个RDC只提供部分的需求1.2R